【摘 要】
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粒子群算法（PSO）是一种仿鸟群觅食行为的智能优化算法，是目前解决组合优化问题的重要工具之一。为了扩展粒子群算法在工程实际中的应用范围，有助于针对工程应用进行算法选择，本文
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粒子群算法（PSO）是一种仿鸟群觅食行为的智能优化算法，是目前解决组合优化问题的重要工具之一。为了扩展粒子群算法在工程实际中的应用范围，有助于针对工程应用进行算法选择，本文讨论了粒子群算法理论基础，详细阐述了该算法的实现步骤与特点，并分析讨论了几种典型粒子群算法的计算方法与特点，即杂交粒子群算法（HPSO）、离散二进制粒子群算法（BPSO与DPSO）、协同粒子群算法（CPSO）及免疫粒子群算法（IM－PSO）。最后，根据粒子群算法的研究现状，展望了该算法所面临的挑战与进一步研究方向。
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